MES를 개발하면서 가장 많이 고민하게 되는 부분 중 하나는 “고객별 커스터마이징”이었습니다.
처음에는 고객 요청에 맞춰 화면이나 데이터 구조를 계속 변경해 주는 것이 좋은 방향이라고 생각했습니다.
하지만 실제로 여러 구조를 운영해 보면서 느낀 점은, 기준정보까지 고객마다 다르게 변하기 시작하면 유지보수가 매우 어려워진다는 점이었습니다.
특히 다음과 같은 문제가 발생하기 시작했습니다.
- 고객마다 데이터 구조가 달라짐
- 공통 기능 수정이 어려워짐
- 보고서 및 통계 구조가 달라짐
- 신규 기능 추가 시 영향 범위 증가
- 운영 및 교육 난이도 상승
처음에는 작은 차이처럼 보이지만 시간이 지나면 사실상 서로 다른 프로그램처럼 변하게 되는 경우도 있었습니다.
그래서 현재는 기준정보 자체는 최대한 공통 구조를 유지하는 방향을 우선으로 생각하고 있습니다.
예를 들어:
- 거래처
- 품목
- 공정
- 작업지시
- 생산실적
같은 핵심 구조는 최대한 공통으로 유지하고, 고객별 차이는 화면 구성이나 템플릿 영역에서 처리하는 방식이 장기적으로 더 안정적이라고 판단하게 되었습니다.
현장에서는 각 회사마다 사용하는 용어와 작업 방식이 다르기 때문에 커스터마이징 요구는 계속 발생합니다.
하지만 내부 데이터 구조까지 계속 분기되기 시작하면:
- AI 분석
- 통합 통계
- 공통 기능 개발
- 유지보수
모든 부분이 점점 어려워질 가능성이 커집니다.
특히 앞으로 AI 기반 분석이나 자동화를 고려한다면 데이터 구조가 일정 수준 이상 통일되어 있는 것이 매우 중요하다고 생각하고 있습니다.
그래서 현재는:
- 기준정보는 최대한 공통 유지
- 고객별 요구는 템플릿화
- 화면 및 출력 영역 커스터마이징
- 내부 데이터 구조는 안정화
방향을 우선적으로 고민하고 있습니다.
물론 실제 현장에서는 이상적인 구조만으로 해결되지 않는 경우도 많습니다.
하지만 장기적으로 운영 가능한 MES를 만들기 위해서는 단순히 “고객 요청을 모두 반영하는 것”보다, 어느 수준까지 공통 구조를 유지할 것인가를 결정하는 것이 더 중요하다고 느끼고 있습니다.